用ChatGPT写代码，已经是不少程序员的常规操作了。

△“至少提速3~5倍”

但你有没有想过，ChatGPT生成的代码，有不少只是“看起来准确”而已？

【资料图】

来自伊利诺伊大学香槟分校和南京大学的一项最新研究表明：

ChatGPT和GPT-4生成代码的准确率，比之前评估的至少要降低13%！

有网友感叹，太多ML论文都在用一些有问题或有局限性的基准来评估模型，来短暂地达到“SOTA”，结果换个测评方法就现出原形了。

还有网友表示，这也说明大模型生成的代码仍然需要人工监督，“AI写代码的黄金时间还没到呢”。

所以，论文提出了一种怎样的新测评方法？

给AI代码考题加大难度

这个新方法名叫EvalPlus，是一个自动化代码评估框架。

具体来说，它会通过改进现有评估数据集的输入多样性和问题描述准确性，来将这些评估基准变得更严格。

一方面是输入多样性。EvalPlus会先根据标准答案，用ChatGPT生成一些种子输入样例（虽然要测ChatGPT的编程能力，但用它生成种子输入似乎也不矛盾doge）

随后，用EvalPlus改进这些种子输入，将它们改得更难、更复杂、更刁钻。

另一方面是问题描述准确性。EvalPlus会将代码需求描述改得更精确，在约束输入条件的同时，补充自然语言问题描述，以提高对模型输出的精确度要求。

这里，论文选择了HUMANEVAL数据集作为示范。

HUMANEVAL是OpenAI和Anthropic AI一起制作的代码数据集，包含164个原创编程题，涉及语言理解、算法、数学和软件面试几种类型的题目。

EvalPlus会通过改进这类数据集的输入类型和功能描述，让编程问题看起来更清晰，同时用于测试的输入更“刁钻”或是更困难。

以其中的一道求并集编程题为例，要求AI写一段代码，找出两个数据列表中的共同元素，并给这些元素排序。

EvalPlus用它来测测ChatGPT写的代码准确度。

首先用几个简单输入进行测试，发现ChatGPT能输出正确答案。但如果换个输入，就找出了ChatGPT版代码的bug：

属实是给AI们加大了考题难度。

基于这套方法，EvalPlus还做了一个改进版HUMANEVAL+数据集，增加输入的同时，修正了一些HUMANEVAL里面答案就有问题的编程题。

那么，在这套“新考题”下，大语言模型们的准确率实际上要打几折？

LLM代码准确率平均降低15%

作者们测试了当前比较受欢迎的10种代码生成AI。

GPT-4、ChatGPT、CODEGEN、VICUNA、SANTACODER、INCODER、GPT-J、GPT-NEO、PolyCoder、StableLM-α。

从表格中来看，经过严格测试后，这群AI的生成准确率都有所下降：

这里会通过一种名叫pass@k的方法评估准确率，其中k是允许大模型给问题生成的程序数量，n是用于测试的输入数量，c是正确的输入数量：

根据新的这套评估标准，大模型们的准确率平均下降了15%，其中比较广泛研究的CODEGEN-16B更是下降了超过18%。

至于ChatGPT和GPT-4生成代码的性能，也下降了至少13%。

不过，也有网友表示，大模型生成的代码效果没那么好，已经是“众所周知的事实”了，需要研究的是“为什么大模型写的代码不能用”。

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